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AlexNet-代码与数据集

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简介：
本项目包含复现经典卷积神经网络AlexNet所需的所有源代码及训练、测试用的数据集，适合深度学习研究和教学。 AlexNet的代码和数据集可以用于深度学习项目中。

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  • AlexNet-代码与数据集
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    本项目包含复现经典卷积神经网络AlexNet所需的所有源代码及训练、测试用的数据集，适合深度学习研究和教学。 AlexNet的代码和数据集可以用于深度学习项目中。
     
  • 带详尽注释的AlexNet代码及数据集，基于PyTorch的实现
    优质
    本项目提供了一个带有详细注释的AlexNet模型实现，使用PyTorch框架，并附有相应的数据集处理方法，便于深度学习研究与教学。 本段落提供了一个包含超详细注释的AlexNet模型、训练及预测代码示例，特别适合初学者使用。所有代码均在PyTorch环境中验证通过，确保易于理解和运行。
     
  • 使用PyTorch实现的AlexNet花卉分类完整数据集及代码
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了经典的AlexNet神经网络模型，专门用于花卉图像的分类任务，并附有完整的数据集和源代码。 本项目包含了花分类数据集以及训练好的AlexNet.pth模型，可以直接进行花的分类预测。代码分为五个部分：1. 数据预处理：划分数据集；2. 加载自定义数据集；3. 建立Alexnet模型；4. 模型训练；5. 模型评估和使用训练好的模型对图片进行分类。本段落中的代码简单易懂，注释详细具体，只需要具备基础的Python知识就可以顺序阅读理解。
     
  • ALEXNET实现的代码
    优质
    本项目提供了一个基于深度学习框架PyTorch复现的经典卷积神经网络AlexNet的完整代码，适合用于图像分类任务的研究与实践。 根据validate_alexnet_on_imagenet.ipynb的内容即可实现。
     
  • MATLAB代码与数据集.zip
    优质
    本资源包包含一系列用于数据分析、算法实现和科学计算的MATLAB源代码及配套数据集，适用于科研与工程应用。 几个.m文件之间存在相互调用的关系，其中my_train是主函数。
     
  • 在MNIST和CIFAR-10数据集上训练AlexNet模型
    优质
    本研究探讨了使用经典卷积神经网络AlexNet，在标准手写数字识别（MNIST）及图像分类（CIFAR-10）数据集上的训练效果与性能表现。 使用TensorFlow实现训练Alexnet网络，并应用于MNIST数据集和CIFAR数据集的训练。在测试阶段，对于MNIST数据集达到了0.986的准确率。由于输出大小不同，不需要下载权重文件。
     
  • Python数据分析课程数据集与代码合集.zip
    优质
    本资料包包含多份用于Python数据分析课程的数据集及配套源代码，适用于学习数据处理、清洗和可视化等技能。 Python数据分析课程设计的数据集代码包括：机器学习中的线性回归和SVM案例的代码与数据集、二手房数据分析预测系统以及去哪儿网厦门旅游数据分析。
     
  • HGAT模型的代码与数据集
    优质
    本项目包含HGAT模型的相关代码及训练所需的数据集，旨在促进基于图神经网络的研究和应用开发。 Heterogeneous graph attention network for semi-supervised short text classification (EMNLP 2019)论文代码
     
  • FDC2214数据集与STM32测试代码
    优质
    简介：FDC2214数据集包含了针对FDC2214生物传感器芯片的各类实验数据；STM32测试代码则提供了在STM32微控制器平台上运行该传感器的相关程序示例。 FDC2214资料集及STM32测试代码包括PCB图和学习资料集合。
     
  • 使用Pytorch的AlexNet卷积神经网络进行Cifar100数据集图像分类训练代码
    优质
    这段代码实现了一个基于PyTorch框架的AlexNet模型，用于在CIFAR-100数据集上执行图像分类任务。它展示了如何利用深度学习技术来训练和优化卷积神经网络。 1. 实现AlexNet网络模型的Pytorch代码，该模型包含特征提取器features和分类器classifier两部分，并且简洁易懂。 2. 使用Cifar100数据集进行图像分类训练，初次运行时自动下载数据集，无需额外手动下载。